package com.aikfk.flink.sql;import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;import org.apache.flink.table.api.Table;...
比如,我们对一个系统的日志进行一些时间敏感的流式操作时,更关注的应该是从log日志中分析出来的事件时间EventTime,而不会太关注Flink是什么时候开始计算的,也就是ProcessTime。 如果需要使用Event Time,需要在StreamExecutionEnvironment中进行设置。具体可以自行进行指定 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutio...
首先考虑使用 Flink SQL 基于 EventTime 来做这个需求，由于维表存在于 Hive 中，这里直接查询 Presto，效率会比较高，维表关联使用的是 AsyncDataStream.unorderedWait 异步 join，用 Redis 做缓存，大体代码如下：public static void main(String[] args) throws Exception { // 设置时间语义为processTime env.set...
在流式数据处理的过程中,有两个非常重要的时间点:一个是数据产生的时间,我们把它叫作“事件时间”(Event Time);另一个是数据真正被处理的时刻,叫作“处理时间”(Processing Time)。我们所定义的窗口操作,到底是以那种时间作为衡量标准,就是所谓的“时间语义”(Notions of Time)。由于分布式系统中网络传输的延迟和...
FlinkSql指定时间语义 FlinkSql在建表时指定时间语义,根据建表方式和时间语义的不同进行记录 1.从DataStream流建表+process time语义 因为是process time所以不需要指定watermark的延迟生成时间,故可以直接在创建table对象时最后一列增加一个字段
首先考虑使用 Flink SQL 基于 EventTime 来做这个需求,由于维表存在于 Hive 中,这里直接查询 Presto,效率会比较高,维表关联使用的是 AsyncDataStream.unorderedWait 异步 join,用 Redis 做缓存,大体代码如下: public static void main(String[] args) throws Exception { ...
Process Time 我们在流中建立表结构,很多时候我们不希望每次表中只有一条数据,然后去处理。我们更希望的是基于时间的操作,例如:建立window,在指定的时间范围内,保持某个表中的数据,到达Window的结束时间时,开始进行SQL查询(其实也是Continuous Query,只不过查询的周期延迟了一点而已)。
Flink Table Api & SQL 翻译目录 Flink能够根据不同的时间概念处理流数据。 Process time是指正在执行相应操作的机器的系统时间(也称为“挂钟时间”)。 Event time是指基于附在每行上的时间戳对流数据进行处理。时间戳可以在事件发生时进行编码。 Ingestion time是事件进入Flink的时间;在内部,它的处理类似于事件时间...
flink 中Processing Time也就是处理时间在watermark定时生成、ProcessFunction中定时器与时间类型的窗口中都有使用,但是其内部是如何实现注册定时器、如何调用、如何容错保证在任务挂掉在下次重启仍然能够触发任务执行,都是我们今天的主题。首先需要了解一下在flink内部时间系统是由哪些类来共同完成这件事,下面画了一个简易...
SQL定义 窗口TVF函数的类图如下所示。 Flink SQL在Calcite原生的SqlWindowTableFunction的基础上加了指示窗口时间的三列,即window_start、window_end和window_time。 SqlWindowTableFunction及其各个实现类的主要工作是校验TVF的操作数是否合法(通过内部抽象类AbstractOperandMetadata和对应的子类OperandMetadataImpl)。这一部分...